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過去幾十年的全球化割裂了尖端科學、技術創新和製造能力之間的關鍵連結。 20世紀中葉的美國則相反。在1940年代至1970年代期間，貝爾實驗室獲得了數千項專利，其中包括成為現代電子技術基石的關鍵半導體創新。 英特爾在此基礎上，透過快速實現生產規模，徹底改變了半導體製造業，到1983年，其年收入超過10億美元，鞏固了美國在整個半導體生命周期中的主導地位。
然而，到2025年，這種模式發生了巨大變化。如今，美國最大的幾家半導體公司，尤其是輝達——它控制著超過80%的GPU市場，僅在2023年就創造了近270億美元的收入——採用「無晶圓廠」模式營運，完全依賴台積電進行晶片生產。即使是像英特爾這樣擁有製造能力的公司，與全球競爭對手相比也舉步維艱，規模不斷萎縮。
在地緣政治穩定的時代，這種對全球化供應鏈的依賴運作良好，但目前情況已發生根本性變化，暴露出美國科技戰略的脆弱性。
中國已成為電子製造業無可爭議的領導者，到2023年，其電子出口額將佔全球約25%，這主要得益於低廉的勞動力成本和超過1300萬的電子製造業從業人員——這是美國在經濟上無法比擬的優勢。但現在，人工智慧帶來了一個獨特的機會：人工智慧是偉大的均衡器，能夠抵消大規模體力勞動所固有的傳統優勢。
美國在基礎人工智慧研究領域保持領先地位。從大學的深度學習突破，到OpenAI革命性的通用預測模型（GPT），該模型在推出兩個月內就吸引了超過1億使用者，並顯著提升了各行各業的生產力。美國在基礎人工智慧領域的領先地位顯而易見。
然而，以DeepSeek等模型為代表的中國近期進展表明，美國已不再壟斷高品質人工智慧。中國在消費者導向人工智慧領域的積極投資和快速進步應該敲響警鐘：美國的優勢正在縮小。
每個國家都會面臨慣性，擺脫根深蒂固的生產方式並非易事。而美國或許能在這方面找到意想不到的優勢。中國加倍投入國家資助的大型項目，延續現有的製造業基礎設施，而美國則可以利用其敏捷性，以不同的方式進行重建——就像幾十年前英特爾徹底改變了半導體行業一樣。美國憑藉其科學創造力贏得了諾貝爾獎，並創造了世界上第一個對話式人工智慧，如今，它們可以開創人工智慧驅動的工廠。這些敏捷且由智慧自動化驅動的工廠可以迅速超越傳統的手工生產方式，重塑製造業本身。
一些創新公司已經展現了這種潛力。例如，Nanotronics公司的Cubefab體現了模組化和快速部署的優勢，將典型的半導體工廠建設周期從數年縮短至數月，並大幅削減了資本支出。 Positron率先推出了FPGA晶片，與傳統GPU相比，其能耗大幅降低，展現了人工智慧驅動技術如何與永續發展目標無縫銜接。生物黑盒子（BBB）甚至將生物材料整合到處理器中，實現了比傳統矽晶片高出數千倍的能源效率。
這些進步不僅展示了快速部署和創新，而且在策略上與全球永續發展要求一致——有可能減少傳統製造方法的大量能源消耗和環境影響。
資金仍然是一項關鍵挑戰。諷刺的是，近期的政策矛盾使美國的發展道路更加複雜。儘管川普政府的政治言論強調製造業復興，但對技術創新的實際資金支援卻往往不一致或減少。相反，中國持續加強投資力度，計畫在2030年向其半導體產業注入超過1430億美元，並每年在人工智慧開發方面投入數十億美元，希望憑藉雄厚的資金實力確保其未來的主導地位。
然而，他們的財務投入在很大程度上鞏固了舊的生產模式。美國的做法必須從根本上有所改變。美國不應僅增加投資，而應進行更明智的投資。人工智慧驅動的晶圓廠規模更小、更靈活、資本密集程度更低，因為它們不僅將人工智慧作為一種產品，更將其作為生產本身的主要引擎。
未來十年是至關重要的轉捩點。如果美國能夠大膽擁抱人工智慧驅動的製造業，我們就能重回探索與生產交會的前沿。我們擁有人才、知識傳承、創業精神以及顛覆性變革所帶來的機會。讓我們把握機遇，塑造先進製造業的未來，利用人工智慧不僅能生產出更好的產品，更能從根本上重新定義生產方式。
美國以前曾經這樣做過——而且它還可以再次這樣做。 （半導體產業觀察）